使用randomForestSRC在特定时间点生存的概率

Question

我正在使用rfsrc来建模生存问题，如下所示：

library(OIsurv)
library(survival)
library(randomForestSRC)

data(burn)
attach(burn)

library(randomForestSRC)

fit <- rfsrc(Surv(T1, D1) ~  ., data=burn)

# predict on the train set
pred <- predict(fit, burn, OOB=TRUE, type=response)
pred$predicted

这给了我所有患者的总生存概率。

如何获得不同时间点（例如0-5个月或0-10个月）的每个人的生存概率？

Answer 1

如果您不熟悉该软件包，那么这个文档并不是很明显，但它是可能的。

加载数据

data(pbc, package = "randomForestSRC")

创建试验和测试数据集

pbc.trial <- pbc %>% filter(!is.na(treatment))
pbc.test <- pbc %>% filter(is.na(treatment))

建立我们的模型

rfsrc_pbc <- rfsrc(Surv(days, status) ~ .,
                   data = pbc.trial,
                   na.action = "na.impute")

测试模型

test.pred.rfsrc <- predict(rfsrc_pbc, 
                           pbc.test,
                           na.action="na.impute")

所有好东西都保存在我们的预测对象中。 在$survival对象是N行（1位病人）和N列的矩阵（每一个time.interest -这些都是自动选择，虽然你可以使用约束它们ntime 。我们的说法矩阵是106x122）

test.pred.rfsrc$survival

的$time.interest对象是不同的“time.interests”的列表（122，相同的列中的从矩阵的数量$surival ）

test.pred.rfsrc$time.interest

假设我们希望看到我们5年的预测状态，我们会
需要弄清楚哪个时间最接近1825天（因为我们的测量时间是天），当我们查看$time.interest对象时，我们看到第83行= 1827天或大约5年。 $time.interest第83行对应于$survival矩阵中的第83列。 因此，为了看到预测的5年生存概率，我们只看一下矩阵的第83列。

test.pred.rfsrc$survival[,83]

然后，您可以针对您感兴趣的任何时间点执行此操作。